Google est le fer de lance de l’adoption de l’IA agentique grâce à un nouveau protocole d’interopérabilité
Google vient d’établir une nouvelle norme pour la mise à l’échelle de l’IA agentique sur les plateformes cloud. Il a introduit un protocole d’interopérabilité des agents. Cela peut sembler bizarre, mais voici ce que cela signifie : il s’agit de mettre à niveau la plomberie derrière les agents d’IA afin qu’ils puissent communiquer et fonctionner sur différents systèmes sans friction. Il s’agit d’établir des règles claires pour que les agents d’IA puissent « parler » à travers les applications, les clouds et les piles de données de l’entreprise, sans confusion ni goulot d’étranglement.
Ce protocole a été dévoilé lors de la conférence Google Cloud Next, et il bénéficie déjà du soutien de grands noms comme Accenture, Deloitte et KPMG. Il s’agit de partenaires très influents dans le monde de l’entreprise, et ils ne perdent pas de temps. Cette initiative s’adresse directement aux dirigeants d’entreprise qui doivent justifier leurs investissements dans l’IA. justifier les investissements dans l’IA. Les entreprises veulent quelque chose de concret, pas une autre démonstration.
Les agents d’IA capables de travailler dans des environnements cloud ouvrent la voie à l’automatisation des flux de travail répétitifs et à faible valeur, comme les tâches d’administration, les files d’attente d’assistance et les analyses de base. Ce protocole permet d’intégrer rapidement ces agents dans les outils déjà utilisés par vos équipes. Pour les entreprises qui jonglent avec des milliers de processus dans différents départements, cela signifie un déploiement plus rapide et des résultats mesurables.
Ce qui ressort ici, c’est que Google mise sur une collaboration ouverte plutôt que sur des piles isolées. L’entreprise est consciente que l’adoption à long terme ne se produira pas tant que les clients ne pourront pas choisir le meilleur de la gamme et que tout ne sera pas connecté. Pour ceux qui prennent les décisions au sommet, le message est clair : les agents d’IA sont là, et ils sont construits pour s’adapter à des environnements comme le vôtre. Si vos équipes sont encore bloquées en mode pilote, c’est le moment d’accélérer.
Les sociétés de services informatiques réaffectent les modèles de langage à grande échelle à des fins générales
D’une manière générale, nous observons quelque chose de prévisible mais toujours aussi puissant : les sociétés de services informatiques prennent des modèles de grand langage à usage général, généralement formés par des géants du cloud comme Google, Microsoft et AWS, et les transforment en outils d’entreprise très ciblés. Au lieu de faire les gros titres avec des démonstrations tape-à-l’œil, ces entreprises adaptent les modèles pour résoudre des problèmes spécifiques dans les domaines de l’approvisionnement, de l’expérience client, des ressources humaines, de la conformité, etc.
Ce changement est réel, et il est important. Pendant des décennies, les entreprises ont lutté pour rendre les systèmes existants plus intelligents ou plus efficaces. Aujourd’hui, des entreprises comme Accenture, Deloitte et KPMG déploient des agents d’IA directement dans les flux de travail des entreprises. Ces agents sont intégrés dans des systèmes qui existent déjà dans des secteurs majeurs tels que les soins de santé, les services financiers et les infrastructures publiques.
Nous n’en sommes plus à la phase de validation du concept. Les fournisseurs de cloud déversent des dizaines de milliards dans l’infrastructure des centres de données pour prendre en charge les charges de travail d’IA. La puissance de calcul est là, les modèles sont formés et les blocs de construction arrivent rapidement à maturité. Les entreprises commencent à réaliser que l’adoption de l’IA ne signifie pas qu’il faille repenser l’ensemble de leur pile technologique. Il s’agit plutôt d’injecter des outils ciblés et performants dans des flux de travail hautement prioritaires qui font une différence mesurable.
Pour les dirigeants, la rapidité et l’exécution axée sur les résultats sont désormais la clé. Les cas d’utilisation dont le prototypage prenait autrefois 12 mois peuvent désormais être livrés en quelques semaines. Ces sociétés de services monétisent ce changement en intégrant l’IA dans les processus et les secteurs verticaux de leurs clients, en augmentant la productivité et en donnant aux entreprises la possibilité d’être en tête au lieu d’être à la traîne. Ce qui change, c’est la rapidité et la précision avec lesquelles l’IA peut être appliquée pour produire de la valeur. C’est à cela que ressemble la qualité d’une entreprise.
Accenture intègre la famille de modèles Gemini de Google
Accenture a pris la famille de modèles Gemini de Google, l’un des ensembles de modèles linguistiques les plus avancés disponibles, et l’a appliquée à des problèmes réels dans l’infrastructure informatique existante. Plus précisément, elle l’intègre à GenWizard, sa plateforme de modernisation des ordinateurs centraux. Cette démarche s’inscrit dans le cadre d’un effort plus large visant à rendre l’IA utile dans les systèmes qui traitent des milliards de transactions et servent une logique commerciale essentielle.
Les ordinateurs centraux gèrent encore des opérations clés au sein des banques, des gouvernements et des entreprises du classement Fortune 500. Le problème est que beaucoup de ces systèmes sont rigides et coûteux à maintenir. Aujourd’hui, Accenture utilise des agents alimentés par Gemini pour réduire les frictions dans ces environnements. Cela comprend l’automatisation des tâches de modernisation de routine, l’accélération de l’analyse du code et l’amélioration de la productivité du développement dans des environnements qui étaient auparavant difficiles à optimiser.
Pour les dirigeants qui gèrent des infrastructures patrimoniales, il s’agit là d’un signal. Ces plateformes n’ont pas besoin d’être remplacées du jour au lendemain, mais elles doivent évoluer. L’IA peut désormais servir de multiplicateur de force, de prévision de projet plus précise, de réduction du nombre d’heures brûlées et de meilleurs résultats pour les systèmes critiques de l’entreprise. C’est ce qu’Accenture vise ici : un impact opérationnel immédiat, alimenté par une base d’IA éprouvée.
Deloitte a mis en place une suite complète d’outils d’IA agentique.
En collaboration avec Google Cloud et ServiceNow, Deloitte a déployé plus de 100 outils autonomes d’IA agentique. Il ne s’agit pas de plateformes à grande échelle ou d’idées ambitieuses. Chaque agent est conçu pour répondre à une fonction au sein de l’entreprise, les ventes, le marketing, l’approvisionnement, les ressources humaines et le service à la clientèle. L’objectif est clair : intégrer l’intelligence partout où les affaires se déroulent.
Les outils de Deloitte sont utilisés dans les secteurs de la santé, des services financiers, des industries de consommation et du secteur public. La valeur vient de la précision. Chaque agent est conçu avec un mandat précis pour résoudre des tâches lourdes de friction ou augmenter les flux de travail humains avec un traitement de données pertinent et en temps réel. L’IA devient ainsi un outil pratique, et non un exercice de transformation lourd.
L’ampleur de cette initiative montre que le déploiement d’agents ne doit pas nécessairement rester limité. Les bases ayant été jetées dans de nombreux secteurs et départements, la courbe de mise en œuvre est de plus en plus courte. Les entreprises n’ont pas besoin d’attendre des années pour obtenir des résultats. Des gains d’efficacité peuvent être obtenus en quelques mois si le domaine cible est bien défini et si l’agent est aligné sur les résultats de l’entreprise.
Pour les dirigeants qui se concentrent sur les performances opérationnelles et les mesures de l’expérience, il s’agit d’un point d’inflexion. Si les processus sont prévisibles et reproductibles, ils sont candidats à l’automatisation ou à l’augmentation. Deloitte montre à quoi cela ressemble à l’échelle, de vrais outils résolvant de vrais problèmes, immédiatement. C’est ce qui fait avancer un marché.
KPMG se concentre sur le développement de solutions d’IA spécialisées pour le secteur bancaire et financier.
KPMG réduit son champ d’action et avance avec clarté. Il construit des outils d’IA spécifiquement pour la finance, en commençant par le lancement récent d’un assistant d’IA pour les prêts commerciaux. Il est conçu pour améliorer la façon dont les clients du secteur bancaire évaluent, traitent et gèrent les prêts. L’outil accélère la prise de décision, améliore la précision et réduit la charge de travail manuel dans les flux de travail complexes liés aux prêts.
Cet effort va au-delà des offres externes. En interne, KPMG adopte Agentspace, le cadre de Google Cloud pour la construction et la gestion d’agents d’IA, afin d’intégrer les capacités agentiques dans leurs propres opérations. Cet engagement interne est important. Les entreprises qui adoptent ce qu’elles vendent ont tendance à avancer plus vite, à comprendre plus clairement les limites et à améliorer la qualité des produits grâce à leur utilisation directe.
Ce qui est important pour les dirigeants du secteur financier et bancaire, c’est l’alignement stratégique. KPMG élabore des solutions pour des problèmes connus de grande valeur dans les services financiers. Il s’agit de domaines où la réglementation, l’évaluation des risques et la rapidité se croisent. Cela crée de la complexité, mais aussi des opportunités. L’IA conçue pour ces cas d’utilisation doit être conforme, vérifiable et digne de confiance.
L’orientation est ciblée : aider les institutions financières à rendre l’IA opérationnelle d’une manière qui s’aligne sur les systèmes existants, respecte les obligations réglementaires et permet un débit plus rapide. Il s’agit d’une adoption pratique et ciblée. Pour tout cadre financier cherchant à déployer l’IA avec un retour sur investissement clair et peu de perturbations, la décision de KPMG souligne une voie intelligente, ciblée, conforme et axée sur la performance.
Principaux faits marquants
- Google établit une norme d’intégration de l’IA : Le protocole d’interopérabilité des agents de Google accélère le déploiement de l’IA de niveau entreprise dans les clouds. Les dirigeants devraient évaluer les stratégies de cloud dès maintenant pour assurer la compatibilité future avec les cadres d’agents évolutifs.
- L’IA d’entreprise passe du stade du projet pilote à celui de la production : Les sociétés de services personnalisent de grands modèles de langage pour des outils spécifiques à l’industrie, soutenus par d’importants investissements dans l’infrastructure hyperscalaire. Les dirigeants doivent identifier les flux de travail à fort impact prêts pour l’automatisation de l’IA.
- Accenture booste la modernisation avec Gemini : En intégrant les modèles Gemini de Google dans sa plateforme GenWizard, Accenture modernise ses systèmes existants plus rapidement et avec une plus grande précision. Les DSI qui supervisent la technologie des ordinateurs centraux devraient explorer des voies de mise à niveau basées sur l’IA.
- Deloitte montre l’ampleur du déploiement de l’IA : Avec plus de 100 agents d’IA lancés dans les principales fonctions de l’entreprise, Deloitte prouve qu’un déploiement rapide et interspécialisé est viable. Les dirigeants devraient comparer les plans d’adoption internes à cette échelle pour rester compétitifs.
- KPMG cible la finance avec des outils d’IA ciblés : Les solutions sur mesure de KPMG, y compris un assistant IA pour les prêts commerciaux, positionnent l’IA agentique pour un impact immédiat sur le secteur financier. Les cadres financiers devraient donner la priorité à des solutions d’IA ciblées qui s’alignent sur les objectifs de conformité et opérationnels.
